MongoDB
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矢量搜索与大型语言模型的基本要素：是什么、何时以及为什么
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内容提要
矢量搜索和人工智能（AI）的研究越来越受欢迎，全球科技公司致力于开发相关功能。本文将介绍MEAN的含义，并探讨导致它们流行的事件。
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关键要点
- 矢量搜索和人工智能（AI）越来越受欢迎，全球科技公司致力于开发相关功能。
- 矢量搜索是将非结构化数据（如文本、图像和声音）编码为向量的过程。
- 向量通过嵌入模型生成，能够有效捕捉数据之间的关系和相似性。
- 矢量搜索的基本原理是通过查询向量找到数据库中最相似的向量。
- 大模型（LLM）通过理解和关联概念来增强矢量搜索的能力。
- LLM需要在特定领域进行训练，以便理解相关概念。
- MongoDB Atlas Vector Search提供三种计算向量相似性的距离度量。
- 矢量搜索的基础技术早在2016年就已存在，但其流行是在2022年后。
- OpenAI的ChatGPT使得LLM变得易于使用，从而推动了矢量搜索的普及。
- 矢量搜索和LLM的结合为信息检索领域带来了巨大的变革潜力。
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